Une fuite de documents à la Maison-Blanche la semaine passée aurait révélé que le président américain Donald Trump serait en train de rédiger un décret visant à réglementer la censure des médias sociaux en ligne. Le projet de loi confierait à la FTC et à la FCC, la surveillance des échanges en ligne sur les plateformes de médias sociaux, les forums, etc. Le décret en question donnerait aux organismes fédéraux, le pouvoir de choisir quel type de données seraient acceptable ou non sur Internet. Pour beaucoup, ce projet témoigne de l’aversion profonde de Donald Trump pour les médias sociaux.

L’association française Framasoft, qui milite pour le développement de logiciels libres, a lancé PeerTube, une alternative libre à YouTube.

Depuis trente ans, l’équipe d’HyperPanel, installée à Saclay, travaille avec une seule idée en tête: concurrencer la «Silicon Valley». Le résultat, un OS baptisé HyperPanelOS, pourrait redonner une souveraineté numérique aux Européens, tout en réduisant la consommation d’énergie.

Dans une opinion récente, Véronique Van Vlasselaer s’est montrée critique à l’égard d’entreprises qui migrent vers R ou Python sans trop réfléchir aux implications. Stef Schampaert de Red Hat réagit: ‘Il existe aussi ce qu’on appelle l’open source professionnel, qui permet aux entreprises d’opérer en pleine confiance, ce qui se fait du reste toujours plus souvent dans la pratique.’

Il aura fallu un peu de temps pour que la marée des “fablabs” touche la Belgique. Mais, cette fois, elle a pris suffisamment d’ampleur pour commencer à irriguer l’ensemble du plat pays. Et si on en croit les experts, ce ne serait que le début d’une véritable révolution.

Aujourd’hui largement présents dans le code des applications d’entreprise, les composants open source cachent fréquemment des vulnérabilités, prévient un rapport publié par Synopsys. En cause, des bouts de code devenu obsolète et des correctifs non appliqués.

L’emploi de solutions open-source s’intensifie et se généralise dans les entreprises et pas uniquement pour les développements et la gestion de l’infrastructure. BI et bases de données sont devenus les nouveaux terrains de croissance de l’open-source…

Ce débat n’est pas réellement nouveau. Régulièrement, la question se pose: les géants de la tech sont-ils trop présents dans l’open source? Il n’y a qu’à voir les rachats de GitHub, de Red Hat et les milliers de développeurs de ces éditeurs / constructeurs dans les projets ouverts.

Les logiciels open source et les langages de programmations tels R et Python trouvent toujours plus facilement leur voie au sein des organisations. Selon l’experte en AI Véronique Van Vlasselaer, cela n’est pas sans risque. ‘Il s’agit d’une erreur de la part de beaucoup de managers de croire qu’ils doivent migrer vers R et Python, parce qu’ils constatent que de la main d’oeuvre à peine sortie des études y est rompue’, écrit-elle.

Nous avons précédemment parlé des enjeux historiques de l’Open Source et les conditions qui ont présidé à son apparition. Un groupe de gens visionnaires, un tantinet idéalistes et très motivés ont activement œuvré à en faire une réalité. Ceci part de l’idée que le code source des applications doit être un patrimoine commun à l’humanité et ne devrait pas être la propriété d’un cartel. Le revenu des sociétés informatiques devrait ainsi plutôt venir des services autour du logiciel : intégration, formation, support,…

L’open source est un adjectif donné aux logiciels qui sont développés en respectant les principes de l’OSI, l’Open Source Initiative. La notion d’open source est apparue à la fin des années 1990, lorsque certains utilisateurs de la communauté du logiciel libre ont décidé d’adapter leurs dogmes aux réalités économiques.

Très largement utilisée, la compression de données est une opération de codage nécessaire pour réduire la taille de transmission ou de stockage des données. Cette opération informatique consiste à transformer une suite de bits donnée en une suite de bits plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. Il existe donc deux grandes familles d’algorithmes de compression: les algorithmes de compression sans perte qui restituent après décompression une suite de bits strictement identique à l’originale. Et les algorithmes de compression avec perte qui restituent une suite de bits qui est plus ou moins voisine de l’originale selon la qualité désirée. Les premiers sont donc utilisés pour les archives, les fichiers exécutables ou les textes, alors que les derniers sont utiles pour les images, le son et la vidéo.